立法给网络个性化推荐划出底线

　　□房清江

　　针对人们担忧的个性化推荐问题，个人信息保护法草案三审稿明确自动化决策应当遵守个人信息处理的一般规则，包括应遵循合法、正当、必要和诚信原则，目的明确和最小化处理原则，公开透明原则，信息质量原则，责任原则等；自动化决策，包括用户画像、算法推荐等，应当在充分告知个人信息处理相关事项的前提下取得个人同意，不得以个人不同意为由拒绝提供产品或者服务。（8月18日《南方都市报》）

　　个性化推荐在网络广泛应用，如果你经常浏览几个固定类别的信息，那么平台更新推荐的都将集中在这些类别；而在电商平台，如果用户经常购买一些类别的商品，如书籍、书法用品等，那么这些类别的商品会是高频推荐的对象。

　　诸如此类，这些推荐是基于用户消费习惯信息数据算法产生的信息推送结果，应该说与用户的个体有较高的重合度。当这些数据中包含了个人消费能力判断时，不同用户搜索同一商品，出现推荐商品价格方面的差异，并不会令人意外。

　　客观来说，算法是一柄双刃剑，有利的一面是提高信息推荐与用户需求的匹配度，提高用户搜索的效率，帮助用户节约时间；不利的一面则会加剧用户“信息茧房”的困局，进而弱化信息选择的能力。如购物，买的东西越贵、喜好倾向越固定，那么获得推荐并购买不符合喜好、突破风格习惯的商品就会越难，无形中给自身的消费思维上了道枷锁。

　　更关键的是，当机器算法有人为算计的加持，算法推荐的“个性化”便很可能变成“被个性化”，“信息蚕房”则可能变成薅羊毛的暗箱，如同样的商品，可以不同的价格策略来匹配不同人群的信息推荐，便不可避免地出现“大数据杀熟”。

　　可见，算法虽然不是坏东西，但其本身也利弊各半，况且还容易被劫持和利用，这就应要求其应用谨守边界，能用而非滥用。个性化是用户选择的结果，真正的“个性化推荐”必须保证用户选择的自由，而非强制。因此，必须首先赋予用户对“个性化推荐”功能用或不用的权利，禁止平台替用户“做主”。其次，“个性推荐”商品不能与用户消费能力挂钩，使得消费者丧失对商品充分的知情权和选择权。

　　此次个人信息保护法草案相关规定，对这些作了进一步的明确，旨在给个性化推荐的应用划出清晰的红线，进一步织密大数据时代个人权利的保护网。

　　当然，防止“个性化推荐”损害公平，在完善立法的同时，更需要加强监管，如针对个性化推荐，应当督促平台落实标识提示和“一键关闭”功能，同时，针对“个性化推荐”可能发生的“价格捆绑”，明确将其纳入到“大数据杀熟”行为内进行管理和监督。